الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختيار الميزات
-
إطار التعلم النشط بدون تدريب في علوم المواد باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Hongchen Wang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث إطار عمل جديد للتعلم النشط، يسمى LLM-AL، والذي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز كفاءة التجارب العلمية في علم المواد. تواجه نماذج التعلم الآلي التقليدية في التعلم النشط تحديات مثل قيود البداية الباردة والحاجة إلى هندسة ميزات محددة للمجال، مما يقيد قابليتها للتطبيق. بالمقابل، يستفيد LLM-AL من المعرفة المدربة مسبقًا والتمثيلات المعتمدة على…
-
تحليل الحساسية العالمية في الغابات العشوائية: كشف أهمية المتغيرات التوليدية
2026 | المؤلف: Giulia Vannucci وآخرون | المجلة: Statistical Methods & Applications | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه الورقة طريقة RF_GS-VI، وهي نهج جديد لأهمية المتغيرات في الغابات العشوائية يدمج مبادئ التحليل الحساس العالمي. على عكس مقاييس أهمية المتغيرات التقليدية التي تركز فقط على الصلة التنبؤية، تهدف RF_GS-VI إلى تحديد الميزات التي تؤثر هيكليًا على الاستجابة ضمن عملية توليد البيانات (DGP). يظهر المؤلفون من خلال دراسات المحاكاة أن RF_GS-VI تعطي الأولوية…
-
تحسين توقعات الطاقة الشمسية والرياح باستخدام خوارزمية تحسين iHow وشبكات الانتباه متعددة المقاييس
2026 | المؤلف: Marwa Radwan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تتناول ورقة البحث التحديات الكبيرة في تطبيقات التعلم العميق لتوقع الطاقة المتجددة، وخاصة الأبعاد العالية لمساحات ميزات الإدخال والحساسية لإعدادات المعلمات الفائقة. للتغلب على هذه القضايا، يقترح المؤلفون إطار عمل هجين للتعلم العميق-التحسين يستخدم خوارزمية تحسين iHow الثنائية (biHOW) لاختيار الميزات ونظيرها المستمر، iHOW، لضبط المعلمات الفائقة. يستخدم هذا الإطار شبكة انتباه متعددة المقاييس (MSAN)…
-
الكشف عن مرض الكلى المزمن القابل للتفسير المدفوع بالبيانات باستخدام استيفاء البيانات القائم على RF وتعلم الميتا-إنسيبل
2026 | المؤلف: R. K. Gupta وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة للكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال إطار عمل منظم يعتمد على البيانات يهدف إلى تعزيز توقع مرض الكلى المزمن. الإطار الهجين المقترح يدمج تقنيات التقدير المعتمدة على غابة عشوائية (RF) لإدارة القيم المفقودة، وترميز الميزات الفئوية، وتقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لمعالجة عدم توازن الفئات. يستخدم محسن…
-
تطوير وتحقق من نموذج تعلم الآلة للتنبؤ بارتفاع ضغط الدم المصاحب لدى مرضى السكري من النوع 2
2026 | المؤلف: Hailu Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة الخطر القلبي الوعائي الكبير الذي تسببه ارتفاع ضغط الدم لدى مرضى السكري من النوع 2، مع تسليط الضوء على قيود النماذج التنبؤية الحالية التي غالبًا ما تفتقر إلى التحقق الخارجي وقابلية التفسير. كان الهدف هو تطوير نموذج غابة عشوائية عالي الأداء يدمج المقاييس السريرية، وعادات نمط الحياة، والعوامل الاجتماعية والاقتصادية للتنبؤ بخطر…
-
التنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Suraiya Akhter وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث القضية الملحة لمرض القلب والأوعية الدموية (CVD)، والذي يُعتبر السبب الرئيسي للمراضة والوفيات على مستوى العالم. ويؤكد على ضرورة وجود أدوات تنبؤية فعالة لتسهيل تقييم المخاطر المبكر واتخاذ قرارات سريرية مستنيرة. يستكشف المؤلفون أربع استراتيجيات لاختيار الميزات—الارتباط بيرسون مع اختبار كاي-تربيع، وتقييم قائم على شجرة القرار المتناوبة (ADT)، وتقييم…
-
طرق بناء وجهات التعلم التبايني البياني في أنظمة التوصية: استعراض
2026 | المؤلف: Zhihang Yi وآخرون | المجلة: Frontiers of Computer Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في أنظمة التوصية من خلال عدسة التعلم المتباين على الرسم البياني (GCL)، خاصة في معالجة التحديات مثل ندرة البيانات ومشكلة البداية الباردة. يقترح المؤلفون إطارًا هيكليًا وتصنيفًا لبناء العرض في GCL، مصنفين الأساليب إلى ثلاثة أنواع: توليد الهيكل، توليد الميزات، وتوليد الوضعية. يتم فحص كل فئة بالتفصيل، مع…
-
تحليل وضع الديناميكية لحالة الراحة في fMRI يكشف عن ميزات غير طبيعية في مناطق الدماغ في الفصام
2026 | المؤلف: Yaning Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه الفقرة أهمية استخراج الميزات من مناطق الدماغ غير الطبيعية لدى مرضى الفصام باستخدام طرق تحليل متقدمة. تستخدم الدراسة تحليل وضع الديناميكية (DMD) لالتقاط الميزات الزمانية والمكانية بفعالية من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة (fMRI) لـ 68 شخصًا سليمًا و68 مريضًا بالفصام. من خلال استخراج متوسط سعة الأنماط الديناميكية واستخدام الانحدار…
-
نحو التعرف على المشاعر في الوقت الحقيقي في أنظمة الحوسبة السحابية: الاستفادة من PCA_CNN القابلة للتفسير، وYOLO مع آلية الانتباه الذاتي
2026 | المؤلف: Nora EL Rashidy وآخرون | المجلة: Frontiers in Computer Science | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث نظامًا جديدًا للتعرف على المشاعر في الوقت الحقيقي باستخدام تقنية الضباب، تهدف إلى تتبع الحالات العاطفية البشرية من خلال تحليل تعبيرات الوجه. تتناول الدراسة التحديات المتعلقة بالصور ذات الجودة المنخفضة الملتقطة عن بُعد، والتي تعيق عادةً الأداء في تصنيف المشاعر. يدمج النظام المقترح تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لاختيار الميزات مع نسخة متخصصة…
-
تصنيف متقدم لإشارات EEG للأجهزة التعويضية العصبية باستخدام تقنيات التعلم العميق والميتاheuristics
2026 | المؤلف: T. Kishore Babu وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث إطار عمل جديد يستخدم خوارزمية تحسين الكواتي المعدلة (COA) لتصنيف إشارات تخطيط الدماغ الكهربائية (EEG) عالية الأبعاد في تطبيقات الأطراف الصناعية العصبية. يعزز آلية التكيف الديناميكية الخالية من المعلمات الخاصة بـ COA توازن الاستكشاف والاستغلال في اختيار الميزات، وهو أمر حاسم لتحسين أداء مختلف مصنّفات التعلم الآلي والعميق، بما في ذلك آلات الدعم…